院士專家：算力產業鏈國產化替代工作緊迫

近日，伴隨中國半導體行業協會下發《關於半導體產品“原產地”認定規則的緊急通知》，疊加美國方面限制HBM、300億晶體管以上先進製程芯片出口到中國，以高性能計算為代表的高端算力基礎設施全球供應鏈風險正快速升高，此時算力國產化不僅是技術命題，更是國內各行業的重要抉擇。

在此背景下，近日由中國智能計算產業聯盟、全國信標委算力標準工作組聯合主辦的 “2025 中國算力發展專家研討會”在北京召開。包括中國科學院院士在內的十餘位專家、學者就各自領域算力國產化挑戰進行探討。會上，多位專家商討後一致認為：以自信打破 “不敢用” 的思維定式，以體系創新破解 “不好用” 的現實困境，以生態協同構建 “可持續” 的發展根基 ，是構建自主可控的國產算力體系的指引方向。

發展國產算力關鍵要自信、要敢用

《中國算力發展報告（2024年）》顯示，2024年，我國在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模達246EFLOPS，位居世界前列。雖然算力總量很大，但國產算力設施貢獻佔比並不高。

“對國產算力設施要有自信，這是最關鍵的！”全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員、原中國計算機學會高性能計算專業委員會秘書長張雲泉，以 “印巴空戰驗證國產戰機實力” 為喻，強調國產算力已具備國際競爭力，關鍵要自信、要敢用。

“我們要敢於去用，敢於把國產算力產業鏈上相關設備用起來。但這中間我們也不能浮躁，要兼顧國際標準不閉門造車，確保國產算力硬件能適應國產應用等需求”張雲泉説。

而針對國產算力落地瓶頸，張雲泉提出 “科研先行” 策略。“商業公司因競壓力大，用國產技術會遇到成本問題。但科研領域專家則對創新比較有興趣，對國產算力也比較寬容。”

此外，張雲泉介紹如高性能計算等大型算力項目，對國產算力技術的發展可起到促進作用。“一些高性能計算中心的國產技術基礎很好，通過這些項目的實施，算力產業鏈的國產替代可快速實現，並引領我們在世界佔有一席之地”。張雲泉説。

‌相比一般算力中心，高性能計算中心在擁有海量存儲資源的同時，結合高速網絡、並行計算等技術，具有極高的數據處理性能，使其廣泛應用於科學計算、工程模擬、氣象預測、基因分析等前沿科研領域。高性能計算的國產化，對於保障我國科研可持續創新具有十分重要的意義。

“最新的國產高性能計算，已給我們帶來了很多欣喜與期待”中國科學院國家天文台副研究員王喬表示，從2014年開始其團隊就着手基於國產高性能計算平台進行宇宙數值模擬實驗，而伴隨由曙光部署的國產高性能計算集羣性能提升，其宇宙數值模擬精度也在不斷提高，這給預測暗物質結構、擴大宇宙巡天模擬尺寸等方面提供算力支撐。

讓國產算力超越海外，需堅持體系化創新

會上多位專家表示，參考印巴空戰結果，讓國產化算力設施超越海外同類產品，不能靠單台設備、單項指標領先，需要體系化創新思路。如國產芯片雖受制程工藝限制性能比國外芯片仍有差距，但通過產學研用體系協同，可在應用層面進行優化創新，最終取得更好效果，如DeepSeek的成功就是一個很好的案例。

中國科學院院士陳潤生表示，近日美國國立衞生研究院禁止包括中國在內諸多國家用户訪問其核心生物醫學數據庫，這給國內生物醫藥創新帶來極大挑戰。此事件，也凸顯了算力產業鏈國產化替代工作的緊迫性。

中國科學院院士陳潤生

“今日斷網，明天就可能斷鏈。但這是一個好機會，可以讓我們深入模型、數據、算力等創新要素進行國產化，從整體層面、體系化提升我們的優勢，以更好地去解決我們自己的問題” 陳潤生説。

陳潤生還介紹，實現包括人工智能技術在內國產算力創新，需要關注底層理論。他舉例，人腦 20 瓦功耗實現的智能遠超兆瓦級 AI 集羣，這提示我們要突破底層創新瓶頸。而底層理論創新需要“產學研用”多方面攜手共同探究。

中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所所長何寶宏，則從新一代大模型需求為切入點，闡述了對國產算力發展的戰略期望。何寶宏表示，結合DeepSeek在人工智能領域的突破實踐，在大模型訓練成本以及能效提升方面，給國產化算力方案預留了非常多的空間。

中國計算機學會高性能計算專業委員會秘書長、中國科學院計算技術研究所研究員譚光明表示，過去國產高性能計算的發展一直注重軟硬協同優化，但人工智能用海外卡一路高歌猛進，大家更多關注應用層面創新，有些忽略底層優化，現在因貿易環境變化，讓我們必須迴歸底層去研究改進。未來人工智能發展，應更多借鑑國產高性能計算的創新經驗，從體系化維度去升級與創新。

“我們大科學裝置現已走到領先地位，但要將國產算力推出去需要體系化創新。用國產算力做科研效率更快，海外自然也會跟隨。”中國科學院高能物理研究所研究員程耀東分享，科學上講究第一發現所以算力非常關鍵。國產算力替代的實現路徑可以分三步實現：1.兼容國際主流生態（確保成果可復現）；2.打造國產化特色能力（如大科學裝置專項突破）；3.通過引領性應用帶動全鏈條升級。而這一思路在空間科學、高能物理等領域已顯成效 —— 通過產學研用協同優化算子算法，國產算力正從 “可用” 向 “好用” 跨越。

完善國產算力生態，需有政策要求與開源共識

清華大學計算機系教授翟季冬則直言，推動國產化生態非常重要。翟季冬對比英偉達 “高校送卡培育生態” 模式，建議 “國產廠商應聯合科研機構構建開源社區，在兼容國際標準的基礎上實現迭代創新。此外，國產替代方案應該兼顧國際主流，若國產生態又不與國際主流兼容，這會給用户帶來選擇困惑。”

中國科學院特聘核心研究員，國家空間科學數據中心主任鄒自明會上表示，空間科學、高能物理等領域藴含豐富的場景，希望依託開源的算力平台攜手“產學研用”多方，找出共性的算子、算法，讓芯片設計企業，底層軟件研發人員去實現優化，從而帶動更多的領域全面實現國產化替代與升級。

“國產化替換要有強制政策，靠自覺是不行的。通過三年強制，石油行業算力設施基本全部國產化了” 中國石油集團東方地球物理公司研究院副總工程師賴能和表示，國產化替代需儘早開始，因只有長時間持續投入才能讓國產化軟件真正好用起來。